Що таке озеро даних?

Що таке озеро даних: визначення та мета

Озеро даних – це централізоване сховище, яке зберігає структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані у власних форматах. На відміну від інших систем зберігання, які вимагають організації даних до їх збереження (наприклад, сховища даних), озеро даних приймає необроблені дані як є, зберігаючи їх початкову структуру та формат, доки вони не знадобляться для розширеної аналітики, штучного інтелекту та випадків використання машинного навчання (ML).

Основною метою озера даних є розбиття силосів даних і створення єдиного джерела для активів даних організації. Вона включає в себе консолідацію даних з декількох джерел в єдине доступне місце — озеро даних, що означає, що вчені даних, аналітики та інженери машинного навчання можуть досліджувати, експериментувати з і витягувати значення з інформації, яка в іншому випадку могла залишитися в пастці розрізнених систем. Приклади джерел даних, які можуть зберігатися в озері даних, включають:

• Бази даних
• Файли
• Потоки
• Журнали застосунку
• Канали соціальних мереж
• Журнали датчиків IoT

Метою озера даних є надання гнучкого масштабованого рішення для зберігання та аналізу даних усіх типів. Це стало можливим завдяки підходу «схема-при читанні» (vs. схема-на-запис, як це використовується на складах даних).

Що означає схема під читанням?

Schema-on-read означає, що структура і значення даних — схеми — застосовуються, коли вона доступна, а не коли вона зберігається. Це зберігає гнучкість, дозволяючи організаціям зберігати дані, не знаючи, як саме вони будуть використовуватися в майбутньому. Ось чому озера даних ідеально підходять для пошукової аналітики, добування даних, машинного навчання та виявлення несподіваних шаблонів у даних.

Архітектура та компоненти озера даних

Архітектура озера даних є багатошаровою і складається з кількох ключових компонентів, які працюють разом, щоб приймати, зберігати, обробляти та надавати дані кінцевим користувачам і застосункам. Ці ключові компоненти озера даних:

Рівень зберігання

Рівень зберігання є основою архітектури озера даних, як правило, побудованої на системах зберігання об’єктів, які забезпечують економічно ефективне масштабоване сховище для великих обсягів даних. Цей рівень містить дані у своєму власному форматі, незалежно від того, чи це файли CSV, документи JSON, паркетні файли, зображення, відео або будь-який інший формат.

Поглинання даних

Рівень поглинання даних обробляє процес внесення даних в озеро з різних джерел. Сюди входить пакетне поглинання для періодичних завантажень даних і поглинання потокового передавання для потоків даних у реальному часі. Інструменти поглинання даних повинні обробляти різні типи даних і джерела, забезпечуючи цілісність даних і відстеження походження даних.

Керування каталогом даних і метаданими

Компонент каталогізації та керування метаданими веде організовану інвентаризацію даних, які існують в озері, включаючи його місцезнаходження, значення та зв'язки з іншими даними. Подумайте про це як про бібліотеку або менеджер каталогів архівів. Надійний каталог даних служить індексом з можливістю пошуку, що дозволяє користувачам виявляти відповідні набори даних без необхідності вручну переглядати весь репозиторій.

Рівень обробки

Рівень обробки забезпечує трансформацію, очищення, поповнення та аналіз даних. Цей рівень включає механізми пакетної обробки, потокової обробки та інтерактивних запитів, що дозволяє користувачам підготуватися до конкретних випадків використання або виконати спеціальний аналіз.

Рівень доступу

Рівень доступу надає інтерфейси та інструменти для різних типів користувачів: вчених даних, які використовують ноутбуки, аналітиків, що виконують запити SQL, або застосунків, які споживають дані через API. Цей рівень також застосовує політику безпеки, керуючи тим, хто може отримати доступ до яких даних і за яких умов.

Види озер даних: хмарні, локальні, гібридні, мультихмарні

Існують різні типи озер даних, залежно від конфігурації, в якій їх розгортає організація. Кожна конфігурація пропонує певні переваги та компроміси.

Хмарні озера даних

Хмарні озера даних розміщуються повністю на хмарних платформах. Вони можуть запропонувати практично необмежену масштабованість, оплату за вами та просту інтеграцію з хмарною аналітикою та штучним інтелектом. Хмарні озера даних усувають необхідність інвестицій у передову інфраструктуру, дозволяючи організаціям масштабувати зберігання та обчислювати ресурси самостійно. Вони особливо добре підходять для зростаючих організацій і тих, хто хоче зменшити операційні накладні витрати, зберігаючи при цьому доступ до передових аналітичних можливостей.

Локальні озера даних

Локальні озера даних розгортаються у власних центрах обробки даних організації, забезпечуючи повний контроль і повну відповідальність за інфраструктуру, безпеку та суверенітет даних. Хоча іноді використовуються організаціями з дуже специфічними нормативними та безпековими вимогами, локальні озера даних, як правило, вимагають значних капіталовкладень, постійного обслуговування та значних зусиль для будь-яких проектів трансформації. Часто це компроміс: підвищення гранулярності контролю відбувається за рахунок масштабованості і економічності.

Гібридні озера даних

Гібридні озера даних об'єднують хмарне та локальне сховище, дозволяючи організаціям зберігати деякі локальні дані, одночасно використовуючи хмарні ресурси для масштабування та розширеної аналітики. Цей підхід пропонує гнучкість, але представляє складність синхронізації даних, управління та управління послідовним досвідом у різних середовищах.

Багатохмарні озера даних

Багатохмарні озера даних охоплюють кілька хмарних провайдерів, допомагаючи організаціям уникнути блокування постачальників, оптимізувати витрати, використовуючи найкращі послуги від кожного постачальника, і забезпечити безперервність бізнесу через надмірність. Однак багатохмарні архітектури вимагають ретельного планування щодо сумісності даних, узгодженої політики безпеки та управління витратами на передачу даних між хмарними провайдерами. Вони також можуть перетворити впровадження змін або нововведень у більш складний процес.

Озеро даних і сховище даних порівняно зі сховищем даних

Розуміння відмінностей між цими підходами до зберігання даних має важливе значення для вибору правильних рішень для цілей вашої організації. Давайте порівняємо озера даних, сховища даних і записи даних за низкою ключових критеріїв:

Як це виглядає на практиці?

Озера даних досягають успіху при зберіганні великих обсягів необроблених даних економічно та підтримують пошукову аналітику та машинне навчання. Вони ідеальні, коли вам потрібна гнучкість для роботи з різними типами даних і не знають заздалегідь, як будуть використовуватися дані. Вони також можуть зберігати дані, які потім витягуються на сховища даних.

Склади даних створені спеціально для бізнес-аналітики та звітності, зі структурованими схемами, оптимізованими для продуктивності запитів. Вони найкраще підходять для чітко визначених потреб у звітності та моделюванні, де якість і узгодженість даних є першорядними, наприклад, для використання в прогнозній аналітиці. На практиці дані, накопичені в озерах даних, можуть навіть оброблятися і транслюватися або регулярно підтягуватися до сховищ даних, залежно від того, як налаштовуються конвеєри даних.

Lakehouses даних являє собою нову архітектуру, яка поєднує в собі гнучкість озер даних з можливостями управління та продуктивністю сховищ даних. Вони дозволяють організаціям виконувати як дослідницьку аналітику, так і бізнес-звітність на одній платформі, зменшуючи дублювання даних і складність.

Переваги озер даних

Користь озер даних полягає в тому, що робить їх таким переконливим вибором для організацій і наріжним каменем сучасної архітектури даних. До переваг архітектури озера даних можна віднести:

Гнучкість: озера даних приймають будь-який тип даних у будь-якому форматі, усуваючи необхідність трансформувати дані перед зберіганням або сперечатися з відсутністю деяких даних. Це означає, що ви можете почати збір даних негайно без необхідності розширеного попереднього планування або знання того, як ви будете їх використовувати. Цей підхід дозволяє різним командам використовувати та інтерпретувати одні й ті самі дані різними способами, сприяючи інноваціям та відкриттю.

Масштабованість: За допомогою озер даних сховище може рости від гігабайтів до петабайт, не вимагаючи архітектурних змін або міграцій, особливо з хмарними реалізаціями. Організації можуть почати з малого і розширюватися, коли їх потреби в даних зростають.

Ефективність витрат: Однією з переваг озер даних для зберігання є те, що вони зазвичай коштують значно менше, ніж традиційні сховища даних для того ж обсягу зберігання, що робить економічно доцільним зберігати історичні дані та досліджувати нові джерела даних без перевищення бюджетних обмежень.

Розширена підтримка аналітики: озера даних дозволяють науковцям даних та інженерам машинного навчання отримувати доступ до необроблених даних для побудови та навчання моделей, добування даних та інших розширених завдань. На відміну від оброблених даних на складах, споживання необроблених даних зберігає нюанси та подробиці, які можуть виявитися критичними для точних прогнозів і аналітичних висновків. Озера даних також підтримують аналітику в режимі реального часу шляхом введення потокових даних, що дозволяє організаціям діяти над свіжою інформацією.

Демократизація даних: Ще одна перевага архітектури озера даних полягає в тому, що коли всі організаційні дані зберігаються в єдиному доступному місці, більша кількість людей по всій організації можуть виявляти та використовувати дані, розбиваючи силоси та сприяючи прийняттю рішень на всіх рівнях.

Загальні проблеми озера даних

У той час як озера даних пропонують величезні переваги, вони також представляють проблеми, які організації повинні вирішити, щоб повністю реалізувати свій потенціал. Загальні проблеми озера даних включають:

Комплексне керування озером даних

Керування даними стає складнішим при зберіганні величезних обсягів різноманітних даних. Без належних фреймворків управління, озера даних можуть бути розроблені в " дані болота & Quot; - сховища, де дані скидаються без будь-якої організації, що ускладнює пошук, розуміння або довіру. Встановлення чіткого володіння, документування походження даних і керування метаданими є важливими, але вимагають постійних зусиль і дисципліни.

Проблеми безпеки даних

Безпека та контроль доступу вимагають пильної уваги. Озера даних містять конфіденційну інформацію з усієї організації та забезпечують доступ лише уповноважених користувачів до певних наборів даних, зберігаючи при цьому контрольні журнали, вимагають надійних політик і інструментів безпеки. Шифрування, автентифікація, точні засоби контролю доступу та маскування даних відіграють важливу роль у захисті середовищ озера даних і уникненні проблем з керуванням озером даних.

Якість нерівномірних даних

Якість даних не забезпечується автоматично в озерах даних. Оскільки необроблені дані зберігаються як є, вони можуть містити помилки, дублікати або суперечності. Організаціям потрібні процеси для перевірки, очищення та збагачення цих даних, перш ніж вони будуть використані для аналітики. Без уваги до якості даних, аналітика та моделі ML, побудовані на озерних даних, можуть призвести до недостовірних результатів.

Проблеми з керуванням озером даних

Складність і вимоги до знань не повинні бути недооцінені. Ефективне керування озером даних вимагає навичок у розподілених системах, інженерії даних, керуванні метаданими та різних фреймворках обробки. Організаціям може знадобитися інвестувати в навчання, наймати спеціалізованого спеціаліста або партнера з постачальником експертних послуг, щоб побудувати та підтримувати свою інфраструктуру озера даних.

Тривалий час запиту

Оптимізація продуктивності може бути складною, особливо для інтерактивних запитів на великих наборах даних. На відміну від складів з попередньо оптимізованими схемами, озера даних вимагають продуманої організації даних, стратегій розбиття та вибору форматів файлів для досягнення прийнятної продуктивності запиту. Просто кажучи, озера даних можуть містити незбагненно великі обсяги даних, тому пошук того, що вам потрібно, може зайняти час.

Приклади озера даних і практичні кейси використання

Приклади використання озера даних у реальному світі демонструють, як організації використовують озера даних для вирішення бізнес-проблем і отримують конкурентні переваги. Давайте розіб’ємо його, проаналізувавши кілька поширених випадків використання озера даних.

Випадок використання озера даних: аналітика IoT для прогнозного ведення

Виробнича компанія збирає дані датчиків з тисяч машин на різних об'єктах, щодня генеруючи терабайти даних часового ряду. Передавши ці дані в озеро даних, вони поєднують їх із записами про технічне обслуговування, виробничими графіками та інформацією про постачальника. Моделі машинного навчання аналізують історичні закономірності, щоб передбачити збої обладнання до їх виникнення, скоротивши час простою та заощадивши мільйони витрат на ремонт. Можливість озера даних обробляти високошвидкісні потокові дані з декількох джерел дозволяє цей випадок використання.

Випадок використання озера даних: клієнт 360 для персоналізованого маркетингу

Організація роздрібної торгівлі консолідує дані клієнтів з веб-перегляду в Інтернеті, історії покупок, взаємодії з мобільними застосунками, дзвінків і чатів обслуговування клієнтів, взаємодії з соціальними мережами та відвідувань у магазині в озері даних. Аналізуючи це комплексне подання кожного клієнта, вони можуть створювати детальні сегменти та персоналізувати маркетингові кампанії, рекомендації щодо продукту та досвід клієнтів. Це може підвищити ефективність кампанії та значно підвищити задоволеність клієнтів. У цьому прикладі озера даних гнучкість і місткість для зберігання як структурованих даних транзакцій, так і неструктурованих журналів взаємодії дозволяють це цілісне подання клієнта.

Випадок використання озера даних: моделювання ризику фінансових послуг

Фінансова установа використовує озеро даних для агрегації торгових даних, каналів ринку, новин, настроїв у соціальних мережах та регуляторних документів. Вчені даних будують складні моделі ризику, які враховують як традиційні фінансові метрики, так і додаткові джерела даних. Підхід на основі схеми читання озера дозволяє їм досліджувати різні джерела даних і методи моделювання без порушення існуючих систем, допомагаючи їм досягти більш точних оцінок ризиків.

Найкращі практики озера даних

Впровадження наступних найкращих практик для озер даних може допомогти організаціям максимізувати цінність своїх озер даних, уникаючи при цьому загальних підводних каменів:

1. Визначити пріоритети керування метаданими з першого дня. Створити комплексний каталог даних, який документує, які дані існують, звідки вони походять, що це означає, і як він пов’язаний з іншими наборами даних. Хороші метадані перетворюють озеро даних на доступний для пошуку, зрозумілий ресурс, а не на переважний дамп даних — це важлива частина керування озером даних.
2. Забезпечте керування озером даних. Впроваджуйте сильні структури керування даними, які визначають володіння даними, встановлюють стандарти якості та створюють чіткі процеси для поглинання даних, класифікації та керування життєвим циклом. Управлінню не слід думати – вбудовуйте його в архітектуру озера даних із самого початку, щоб допомогти підтримувати довіру до ваших даних і забезпечити відповідність нормативним вимогам.
3. Захистіть свої дані. Проектування для безпеки та дотримання вимог шляхом впровадження шифрування в режимі спокою та в дорозі, тонкозернистих засобів контролю доступу, реєстрації аудиту та маскування даних, де це необхідно. Регулярно переглядайте шаблони доступу та дозволи, щоб забезпечити їх відповідність принципу найменших привілеїв.
4. Оптимізувати продуктивність. Оптимально організуйте сховище шляхом логічного розбиття даних (за датою, регіоном або іншими релевантними величинами), вибором ефективних форматів файлів для робочих навантажень аналітики та впровадженням політик життєвого циклу для архівації або видалення застарілих даних. Ці варіанти суттєво впливають як на вартість, так і на продуктивність запиту.
5. Сприяти розвитку культури, керованої даними. Зробіть дані доступними та доступними під час навчання та інструментів, які активують аналітику самообслуговування. Якщо ваша команда не має належного досвіду, розгляньте можливість найму додаткових талантів, які можуть подолати розрив між зацікавленими сторонами бізнесу та технологіями, і забезпечити оптимальне керування озером даних. Технічна інфраструктура є цінною лише в тому випадку, якщо люди насправді використовують її для прийняття кращих рішень.

Майбутнє озер даних

Еволюція озер даних продовжується, оскільки організації вимагають як гнучкості, так і управління, що призводить до появи архітектур даних Lakehouse, які поєднують найкращі аспекти озер і складів. Ця конвергенція відображає зростаюче розуміння того, що організації потребують уніфікованих платформ, які підтримують різноманітні підходи, а не підтримують окремі системи для різних цілей.

Штучний інтелект і машинне навчання стають все більш центральними для стратегій озера даних. Сучасні озера даних є не просто сховищами сховищ — це центральні платформи, де моделі ШІ тренуються на історичних даних, роблять прогнози за допомогою потокових даних і постійно вдосконалюються за допомогою циклів зворотного зв'язку. Інтеграція з платформами штучного інтелекту та автоматизованими можливостями машинного навчання стає стандартом, а не винятком.

Оскільки організації визнають цінність дії на свіжі дані, в режимі реального часу і потокова аналітика продовжують набирати популярність. В результаті, озера даних розвиваються для підтримки субдругої обробки даних і запиту, розмиваючи межу між історичним аналізом і операціями в реальному часі.

Нарешті, оскільки правила конфіденційності даних розширюються та змінюються в усьому світі, озера даних повинні розвиватися для підтримки конфіденційності та захисту даних шляхом проектування, з такими можливостями, як автоматична класифікація даних, керування згодою та спрощена звітність про відповідність, вбудована в платформу, а не додана пізніше.

Запитання та відповіді